{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# ConversationTokenBufferMemory\n",
    "\n",
    "`ConversationTokenBufferMemory` 는 최근 대화의 히스토리를 버퍼를 메모리에 보관하고, 대화의 개수가 아닌 **토큰 길이** 를 사용하여 대화내용을 플러시(flush)할 시기를 결정합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일\n",
    "from dotenv import load_dotenv\n",
    "\n",
    "# API KEY 정보로드\n",
    "load_dotenv()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- `max_token_limit`: 대화 내용을 저장할 최대 토큰의 길이를 설정합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from langchain.memory import ConversationTokenBufferMemory\n",
    "from langchain_openai import ChatOpenAI\n",
    "\n",
    "\n",
    "# LLM 모델 생성\n",
    "llm = ChatOpenAI(model_name=\"gpt-4.1-mini\")\n",
    "\n",
    "# 메모리 설정\n",
    "memory = ConversationTokenBufferMemory(\n",
    "    llm=llm, max_token_limit=150, return_messages=True  # 최대 토큰 길이를 50개로 제한\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "임의의 대화를 추가합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "memory.save_context(\n",
    "    inputs={\n",
    "        \"human\": \"안녕하세요, 저는 최근에 여러분 회사의 공작 기계를 구매했습니다. 설치 방법을 알려주실 수 있나요?\"\n",
    "    },\n",
    "    outputs={\n",
    "        \"ai\": \"안녕하세요! 구매해 주셔서 감사합니다. 해당 기계 모델 번호를 알려주시겠어요?\"\n",
    "    },\n",
    ")\n",
    "memory.save_context(\n",
    "    inputs={\"human\": \"네, 모델 번호는 XG-200입니다.\"},\n",
    "    outputs={\n",
    "        \"ai\": \"감사합니다. XG-200 모델의 설치 안내를 도와드리겠습니다. 먼저, 설치할 장소의 전원 공급 상태를 확인해주세요. 기계는 220V 전원이 필요합니다.\"\n",
    "    },\n",
    ")\n",
    "memory.save_context(\n",
    "    inputs={\"human\": \"전원은 확인했습니다. 다음 단계는 무엇인가요?\"},\n",
    "    outputs={\n",
    "        \"ai\": \"좋습니다. 다음으로, 기계를 평평하고 안정된 바닥에 배치해 주세요. 이후, 제공된 사용자 매뉴얼에 따라 케이블 연결을 진행해 주시기 바랍니다.\"\n",
    "    },\n",
    ")\n",
    "memory.save_context(\n",
    "    inputs={\"human\": \"연결은 어떻게 하나요?\"},\n",
    "    outputs={\n",
    "        \"ai\": \"매뉴얼의 5페이지를 참조해 주세요. 케이블 연결에 관한 상세한 지침이 있습니다. 이 과정에서 어려움이 있으시면 추가적으로 도와드리겠습니다.\"\n",
    "    },\n",
    ")\n",
    "memory.save_context(\n",
    "    inputs={\"human\": \"설치가 완료되면 어떻게 해야 하나요?\"},\n",
    "    outputs={\n",
    "        \"ai\": \"설치가 완료되면, 전원을 켜고 초기 구동 테스트를 진행해 주시기 바랍니다. 테스트 절차는 매뉴얼의 10페이지에 설명되어 있습니다. 만약 기계에 이상이 있거나 추가적인 지원이 필요하시면 언제든지 연락 주시기 바랍니다.\"\n",
    "    },\n",
    ")\n",
    "memory.save_context(\n",
    "    inputs={\"human\": \"감사합니다, 도움이 많이 되었어요!\"},\n",
    "    outputs={\n",
    "        \"ai\": \"언제든지 도와드릴 준비가 되어 있습니다. 추가적인 질문이나 지원이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요. 좋은 하루 되세요!\"\n",
    "    },\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "최대 토큰의 길이를 **150** 으로 설정하고 대화를 저장했을 때 어떻게 동작하는지 확인해 보겠습니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 대화내용을 확인합니다.\n",
    "memory.load_memory_variables({})[\"history\"]"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "py-test",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.13"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
